中美新建管道质量检验标准差异分析

提出了借鉴美国管道监理标准改进国内监理工作的理念,以API RP 1169《新建管道工程基本检验要求推荐做法》为例,深入研究了中美新建管道质量检验的差异。该标准的先进性表现在检验员专业化分细致、检验员代表运营方利益且拥有最高话语权、管道施工现场安全监护措施严格细致,管道施工质量检验要求完善等。最后,基于国内管道施工和监理标准现状,提出了API RP 1169采标建议。     

基于Hu不变矩的红外图像电力设备识别

针对电力系统红外故障检测中对电力设备的人工识别效率低、实时性差等问题,提出了根据红外热图温度信息获取独立的电力设备图像,采用计算机图像处理技术实现对电力设备高效、准确识别的方法。首先,通过红外图像中的温度信息寻找设备中高温点作为种子点,采用区域生长方法有效地去除了背景,获得了整个电力设备的二值图像;然后,选取Hu不变矩作为图像特征提取方法,并对其做出了改进,计算了该二值图像的Hu不变矩,构成了电力设备的特征向量;最后,设计了BP神经网络分类器做分类识别,可用于结合温度信息实现电力系统中电力设备红外图像的故障识别。研究结果表明,该电力设备识别方法对CT、变压器、母线接头、避雷针将军帽等电力设备的识别率高、耗时少,具有良好的应用前景。     

红外光谱技术在食用菌研究中的应用

红外光谱技术因其准确、快捷、无损等特点备受关注,随着该技术日趋成熟及相关科学理论的发展,红外 光谱技术被广泛应用于大型真菌的化学成分分析和质量检测,且在该研究领域具有广阔发展前景。本文对红外光谱 技术在食用菌研究方面的国内外现状和进展进行综述,介绍了红外光谱技术对食用菌不同种类、产地、部位的鉴别 及其化学成分定量分析的相关研究,以期为食用菌进一步开发利用提供理论依据。     

颅颌硬组织三维信息的获取方法

本文详细论述了利用两张颅颌正、侧位X光片,重构颅颌硬组织三维坐标的基本方法,并给出一个颅颌硬组织显示实例.本方法简明、易行、便于推广,对人体各个部位的硬组织研究均可采用此方法.     

牙颌模型激光三维扫描测量分析系统

介绍了一种牙颌模型激光三维扫描测量分析系统。根据牙颌模型的结构特点设计的专用激光扫描系统用于获取牙颌模型的三维数字化信息 ,计算机对数字化模型进行测量分析 ,为正畸治疗提供了依据     

CT20弹簧操动机构的合闸振动研究

CT20弹簧操动机构因其一系列优点,被广泛使用在126 k V电压等级的断路器上。随着开断能量的增大,CT20机构原有设计参数可能无法满足更高容量断路器的需求,如果没有采取对应的措施,那么机构合闸过程中合闸保持掣子的振动可能会造成合闸动作失败。针对这一问题,笔者基于合闸保持过程中合闸保持掣子的振动作为研究点,开展机构合闸过程的动力学仿真分析,然后利用试验手段,以高速摄影机为主要设备,拍摄并记录合闸过程中的合闸保持掣子振动,最后结合仿真与试验的研究结果,分析合闸保持掣子振动对合闸性能的影响,同时提出减小合闸保持掣子振动的方法。从文中研究可以得到:一般而言,CT20弹簧操动机构的合闸保持大小掣子的振动时间持续10 ms左右,该时间段为合闸保持成功与否的关键;合闸保持大掣子振幅系数为7.6%,合闸保持小掣子的振幅系数为28.6%;振幅太大或者振动时间太久,均可能会造成合闸保持的失败。     

基于季节性分解的时间序列在主变压器缺陷率预测中的应用

针对主变压器缺陷率序列具有的非线性和非平稳性特点,以及主变压器缺陷发生具有季节性的特征,提出将主变压器缺陷率序列进行季节性分解和时间序列ARIMA预测相结合对主变缺陷率进行预测,以探寻较为有效的主变压器缺陷率的预测方法。首先,对原始序列进行预处理,将其分解为一系列不同的模式分量,这样能够突出原始主变缺陷率序列的局部特征信息;然后,分析各分量,根据其变化规律,采用时间序列法建立相应的模型并进行预测,这样既简化了建立的模型又降低了不同分量间的干涉和耦合;最后将各分量的预测值叠加得到缺陷率的预测值。算例结果表明,该方法具有较好的预测效果。     

大型汽轮发电机转子匝间短路故障的分析与诊断

汽轮发电机转子在运行中,由于受机械力、温度、尘污、油垢等因素的影响,再加上制造工艺、绝缘材料存在的问题,易发生转子匝间短路故障。直流电阻法灵敏度较低,不能检测出早期匝间短路故障。用绕组交流阻抗及损耗、极平衡法以及线圈分布电压法综合分析可以对转子匝间短路故障进行诊断和定位。     

基于大数据分析的暂态电能质量综合评估方法

运用基于大数据处理架构的Naive Bayes分类方法提出了暂态电能质量评估方法,将数据来源扩展至电网运行监测数据、电力用户数据和公共信息数据等方面,并将评估结果按严重程度分为暂态正常状态、短时电压暂降状态、短时深度电压暂降状态、短时电压失压状态。基于MapReduce架构,设计分布式Naive Bayes算法实现状态分类。在分类器训练阶段,对海量历史数据进行分布式学习,周期性地生成评估规则库并部署到所有评估节点。在状态评估阶段,各评估节点基于流处理框架快速生成实时评估样本,并根据当前规则库实时地得出评估结果。试验结果表明,所提出的基于大数据分析的暂态电能质量评估方法是可行,在准确率和处理速度上都取得了较好的效果。     

一种变压器状态评估中的状态量优选方法

针对目前变压器状态评估的状态量选取大多基于经验而缺少一种综合衡量指标,导致状态评估模型在应用时缺少数据来源或难以反映设备的潜在故障等问题,提出了一种状态量优选方法。首先利用故障模式及影响分析技术,统计分析变压器常见故障模式,得到故障模式发生度、严酷度及检测方法等;其次利用层次分析法综合考虑故障模式各检测方法的敏感度、难检度、可靠度及成本因素,推导故障模式检测方法优先指数;再者建立状态评估状态量优选模型;最后以评估变压器机械性能、热性能的状态量优选为例验证该方法的可行性。实践证明该方法选取的状态量能有效反映设备状态,具备较好的工程推广价值。